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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2010.tde-10082010-140230
Document
Auteur
Nom complet
Paulo Henrique Toledo de Oliveira e Souza
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2010
Directeur
Jury
Brandão, Dennis (Président)
Martins, André Trevizoli
Rodrigues, Evandro Luis Linhari
Titre en portugais
Rede neural artificial para monitoramento em tempo real da concentração de potássio na vinhaça in natura
Mots-clés en portugais
Fertirrigação
Monitoramento
Potássio
Redes neurais artificiais
Sensores virtuais
Vinhaça
Resumé en portugais
A cultura de cana-de-açúcar (Saccharum Officinarum) tem presença marcante na história do Brasil, desde a colonização. Em seu processo industrial, são obtidos os seguintes produtos: açúcar, álcool (anidro e hidratado); e seus principais subprodutos são: bagaço - utilizado para geração de energia - e vinhaça - reaplicada na lavoura como adubo. O uso da vinhaça na lavoura recebe o nome de fertirrigação, pois este subproduto é muito rico em minerais como: potássio, sódio, cálcio e magnésio contêm grande carga biológica e possui 93% de água em sua composição. No entanto, sua aplicação indiscriminada pode causar vários danos ao meio ambiente e à lavoura. Esta pesquisa visa a contribuir tecnicamente para o monitoramento do íon de potássio controlado pela Norma Técnica da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) - P4.231 (Versão Janeiro/2005). O método proposto viabiliza a avaliação da concentração de potássio na vinhaça in natura diretamente na saída da destilaria. Para isso utilizaram-se redes neurais artificiais, mais especificamente as redes perceptron multicamadas, como aproximador universal de funções. Utilizam-se, como referência, dados de análises laboratoriais de coletas realizadas durante dois meses na Usina Ipiranga de Descalvado - SP. Os resultados apresentaram margem de erro menor que os aparelhos convencionais, mostrando, assim, sua capacidade de realizar a função de analisador químico. No entanto tal margem foi calculada sobre o erro dos aparelhos, ou seja, se somados ambos os erros - do equipamento e da rede - a metodologia apresentaria um erro maior.
Titre en anglais
Artificial neural network for real-time monitoring of the concentration of potassium in the stillage in natura
Mots-clés en anglais
Artificial neural networks
Fertigation
Monitoring
Potassium
Vinasse
Virtual sensors
Resumé en anglais
The cultivation of sugar cane (Saccharum officinarum) has significant presence in Brazil's history, from colonization. In its industrial process, are obtained the following products: sugar, ethanol (anhydrous and hydrated), and its main products are: marc - used for power generation - and stillage - re-applied as fertilizer in farming. The use of vinasse on the farm is called fertigation, because this by-product is very rich in minerals such as potassium, sodium, calcium and magnesium containing high biological load and has 93% water in its composition. However, its indiscriminate application can cause extensive damage to the environment and agriculture. This research aims to contribute technically to the monitoring of potassium ion controlled with the Standard Environmental Company of São Paulo (CETESB) - P4.231 (Version January 2005). The proposed method enables the assessment of the concentration of potassium in the stillage in natura directly in the output of the distillery. For this we used artificial neural networks, especially the multilayer perceptron networks, such as universal approximator of functions. Are used as reference data for laboratory analysis of samples collected during two months of Descalvado at Usina Ipiranga - SP. The results showed a margin of error smaller than traditional braces, thus showing its ability to perform the function of chemistry analyzer. However this was calculated on the error of the apparatus, ie, if both errors combined - the equipment and the network - the methodology would present a greater mistake.
 
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Paulo.pdf (2.74 Mbytes)
Date de Publication
2010-09-27
 
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